Neutrosophics Computing and Machine Learning, Book Series, Vol. 12, 2019

Florentin Smarandache es un destacado matemático, filósofo y escritor, conocido por sus innovadoras contribuciones en diversos campos del conocimiento. Nació el 10 de marzo de 1948 en la ciudad de Satu Mare, Rumania. Desde una edad temprana mostró un gran interés por las ciencias, lo que lo llevó a estudiar matemáticas en la Universidad Politécnica de Timișoara, donde finalizó sus estudios en 1972.

Después de completar su educación, Smarandache trabajó como profesor de matemáticas en diferentes escuelas de Rumanía. Sin embargo, su curiosidad intelectual y su deseo de explorar más allá de las fronteras de su país lo impulsaron a emigrar a los Estados Unidos en 1986. Esta decisión marcó el inicio de una nueva etapa en su carrera, ya que en los Estados Unidos tuvo la oportunidad de colaborar con otros académicos y ampliar su investigación en matemáticas y filosofía.

Florentin Smarandache es particularmente conocido por sus creaciones en el área de la matemática no estándar, un enfoque que desafía las convenciones académicas tradicionales y que ha dado lugar a nuevas teorías y tipos de estructuras matemáticas. Uno de sus conceptos más destacados es el de números neutros, que han generado un considerable interés en la comunidad científica.

Además de sus aportes a la matemática, también ha incursionado en el terreno de la filosofía y la literatura. Smarandache ha escrito numerosos libros en los que combina sus pasiones por la matemática y la filosofía, explorando temas que van desde la lógica hasta la ética. Su obra ha tenido un impacto significativo, no solo en el ámbito académico, sino también en la literatura contemporánea, donde busca interconectar diferentes disciplinas del saber.

A lo largo de su carrera, ha publicado más de 300 artículos y ha editado más de 30 libros, muchos de los cuales se centran en sus teorías y conceptos innovadores. Entre sus obras más reconocidas se encuentran "Neutrosophic Logic", "Neutrosophic Sets and Systems" y "Neutrosophy: A New Branch of Philosophy." Estas publicaciones han sido fundamentales para la creación de un nuevo marco en la investigación matemática y filosófica.

En el ámbito académico, Florentin Smarandache ha formado parte de numerosas conferencias y simposios, donde ha compartido sus ideas con otros intelectuales y ha fomentado el diálogo entre matemáticos, filósofos y científicos. Su trabajo en la creación de la Teoría Neutrosófica ha sido un hito que ha generado un gran debate y ha empujado las fronteras del pensamiento académico tradicional.

Reconocimientos y Logros

• Premio de Honor en diversas conferencias internacionales de matemáticas y filosofía.
• Fundador del Centro de Investigación en Neutrosophía, el cual promueve el estudio de su obra y teorías.
• Invitado frecuente como conferencista en universidades de prestigio alrededor del mundo.

Con su pasión por el conocimiento y su enfoque innovador, Florentin Smarandache ha dejado una huella imborrable en el mundo académico. Su enfoque interdisciplinario ha abierto nuevas avenidas para la investigación y sigue inspirando a futuras generaciones de estudiantes y académicos.

Hoy en día, Smarandache continúa siendo una figura influyente y respetada en la comunidad académica, dedicándose a la enseñanza, la investigación y la publicación de nuevas ideas que desafían las percepciones tradicionales de la realidad matemática y filosófica.

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) has been created for publications of advanced studies in neutrosophy, neutrosophic set, neutrosophic logic, neutrosophic probability, neutrosophic statistics, neutrosophic approaches to machine learning etc. and their applications in any field. "Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutrosó-ficos para el aprendizaje automático, etc. y sus...

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) es una revista académica que ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutro-sóficos para el aprendizaje automático, etc. y sus aplicaciones en cualquier campo.

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Otras obras de los mismos, publicadas en esta misma editorial son Fundamentos de matemática aplicada y Ampliación de fundamentos de matemática aplicada de las que ya se han realizado tres ediciones. Este libro presenta una colección de 408 ejercicios resueltos, entre cuestiones teóricas y problemas, sobre álgebra lineal, geometría y cálculo infinitesimal en una variable. Estos pertenecen a los exámenes planteados en las distintas convocatorias de la asignatura Fundamentos de matemática aplicada de la titulación de Arquitectura Técnica de la Universidad de Alicante, desde 2003...

Este libro te ayudará a construir los mejores aprendizajes y herramientas para que los apliques dentro y fuera del aula, proporcionándote así una mejor calidad de vida y un excelente desarrollo personal y profesional.

Presenta una exposición de los métodos numéricos elementales que se utilizan en las ciencias aplicadas y las ingenierías, con un doble objetivo: ayudar a la comprensión y aprendizaje de una de las áreas matemáticas que más se ha desarrollado en los últimos años y, mostrar el papel del Cálculo Numérico como instrumento eficaz para la resolución de problemas en numerosos dominios de la actividad científica y técnica. Cada capítulo consta de una introducción técnica, una colección de 10 problemas resueltos, fundamentalmente de carácter aplicado, y otros tantos problemas...

El contenido de este libro incorpora, por un lado, aspectos de la descomposición de series temporales en componentes de tendencia, estacionalidad e irregular y, por otro, desarrolla la metodología Box-Jenkins de series temporales incluyendo modelos ARIMA y funciones de transferencia. Se presentan aplicaciones de interés en el área cuantitativa de la investigación de mercados y el mundo empresarial. Introducción Descomposición de series temporales Modelización y predicción de series temporales: aplicaciones en el Marketing Alisados o smoothing Funciones de transferencia Bibliografía